數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響研究

黃建康 潘鈺秋

（江南大學商學院，無錫 214122）

引 言

改革開放以來，中國傳統(tǒng)工業(yè)產(chǎn)業(yè)依托廉價勞動力、資源稟賦等優(yōu)勢，極大地提高了勞動生產(chǎn)率水平。但隨著人口老齡化加劇，生產(chǎn)要素成本顯著提高，依靠人口紅利和資本投入已難以保持高水平的勞動生產(chǎn)率，工業(yè)尤其是制造業(yè)逐漸喪失競爭優(yōu)勢，陷入低端鎖定的發(fā)展困境。勞動生產(chǎn)率的提高是推動工業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的重要動力，而工業(yè)產(chǎn)業(yè)作為支撐中國經(jīng)濟發(fā)展的基礎性產(chǎn)業(yè)，其結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換升級直接關乎著國民經(jīng)濟的內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化和發(fā)展動能轉(zhuǎn)換，對于中國經(jīng)濟社會的高質(zhì)量發(fā)展意義重大。

進入新常態(tài)后，僅依靠資本投入已難以保持勞動生產(chǎn)率的快速增長，自主創(chuàng)新、技術(shù)進步將成為勞動生產(chǎn)率增長的新動力。近些年以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等為代表的數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展，與各行業(yè)和領域的融合程度日益加深，數(shù)字經(jīng)濟成為工業(yè)產(chǎn)業(yè)突破當前困境的可能途徑。 “十四五”規(guī)劃中指出，要推動實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟融合發(fā)展，以 “雙融合”支撐 “雙循環(huán)”，打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢，為構(gòu)建新發(fā)展格局提供支撐。因此，能否借助數(shù)字經(jīng)濟提高工業(yè)勞動生產(chǎn)率，對于培育工業(yè)創(chuàng)新發(fā)展新模式具有重要的實踐意義。

1 文獻綜述與研究假設

1.1 數(shù)字經(jīng)濟測度

國內(nèi)外圍繞數(shù)字經(jīng)濟的測度采用了多種方法，包括國民經(jīng)濟核算相關方法論、增加值測算、相關指數(shù)編制和構(gòu)建衛(wèi)星賬戶等[1]，尚未形成統(tǒng)一標準。國內(nèi)比較常見的是相關指數(shù)編制，不少研究機構(gòu)發(fā)布了相關指數(shù)，如中國信息通信研究院編制的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)、上海社科院構(gòu)建的全球數(shù)字經(jīng)濟競爭力指數(shù)等。近些年來不少學者對構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟指標體系有所研究。萬曉榆等（2019）[2]在引入治理環(huán)境的基礎上，形成了一個基于投入與產(chǎn)出角度的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評估指標。王軍等（2021）[3]著眼于數(shù)字經(jīng)濟的條件、應用與環(huán)境，選取數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展載體、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境4個一級指標以衡量數(shù)字經(jīng)濟。

1.2 數(shù)字經(jīng)濟與勞動生產(chǎn)率

對于數(shù)字經(jīng)濟能否提高勞動生產(chǎn)率，學者們有不同的觀點。 Labaye和 Remes（2015）[4]認為數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展及其對企業(yè)、政府和個人的日益廣泛的應用，將為未來的生產(chǎn)率增長做出巨大貢獻。 Bogoviz等（2018）[5]研究發(fā)現(xiàn)當前企業(yè)數(shù)字化進程對勞動效率增長的影響為零或負，并分析是由后工業(yè)經(jīng)濟向數(shù)字經(jīng)濟過渡時期的不完整造成的。 Metlyakhin等（2020）[6]使用兩組數(shù)字指標構(gòu)建了兩個不同時間段（2011～2017年和2006～2017年）的模型，發(fā)現(xiàn)在短時間內(nèi)數(shù)字化因素對區(qū)域勞動生產(chǎn)率影響不顯著，而在長期內(nèi)大多數(shù)數(shù)字化因素對勞動生產(chǎn)率有顯著的正向影響。

國內(nèi)對數(shù)字經(jīng)濟與勞動生產(chǎn)率關系的研究，近些年來主要集中于互聯(lián)網(wǎng)對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。王娟（2016）[7]在理論分析 “互聯(lián)網(wǎng)+”能夠降低交易成本、改造供應鏈、提高人力資本后，實證表明 “互聯(lián)網(wǎng)+”可以顯著提高中國制造業(yè)勞動生產(chǎn)率。盧福財和徐遠彬（2019）[8]實證研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)能夠促進制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升，并通過機制分析論證了互聯(lián)網(wǎng)會通過降低生產(chǎn)成本和促進創(chuàng)新來提高勞動生產(chǎn)率水平。

當前對數(shù)字經(jīng)濟的研究重點在定義的界定、測度指標的構(gòu)建以及數(shù)字經(jīng)濟促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級[9，10]、驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的機制分析[11，12]上。而關于數(shù)字經(jīng)濟對勞動生產(chǎn)率影響的研究，目前還比較匱乏。因此，本文參考了學術(shù)界常用的數(shù)字經(jīng)濟測度方法，在已有對互聯(lián)網(wǎng)和勞動生產(chǎn)率關系研究的基礎上，實證探究數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響，將數(shù)字經(jīng)濟領域的研究延伸到產(chǎn)業(yè)層面，并為工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供理論支撐和實證依據(jù)。

1.3 研究假設

1.3.1 數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的直接影響

隨著數(shù)字技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，其在產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)得到廣泛應用，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和生產(chǎn)效率提升提供了重要動力。作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化推動生產(chǎn)力重塑。通過數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，數(shù)字化的知識和信息被轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)要素，借助新一代信息通信技術(shù)，培育出新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)，并為資本、勞動等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的發(fā)展提供更寬廣的前景。通過產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，數(shù)字經(jīng)濟對傳統(tǒng)工業(yè)進行數(shù)字化改造，優(yōu)化生產(chǎn)流程和組織形式，提升生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。在生產(chǎn)流程方面，企業(yè)通過與人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，實現(xiàn)智能制造、網(wǎng)絡化生產(chǎn)，極大地優(yōu)化了各生產(chǎn)環(huán)節(jié)，提高了生產(chǎn)自動化水平。在組織層面，企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)提高了信息的流動性，形成更大范圍、更深層次的市場分工，組織方式更加靈活，推動了生產(chǎn)的協(xié)同化。根據(jù)以上分析，提出假設：

假設1：數(shù)字經(jīng)濟能夠提升工業(yè)勞動生產(chǎn)率。

1.3.2 數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的非線性影響

數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展需要高水平勞動力的推動，人力資本可能會導致數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生非線性影響。由于大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的數(shù)字經(jīng)濟應用對勞動力素質(zhì)的要求較高，因而在人力資本水平高的地區(qū)，勞動者的綜合素質(zhì)較高，能有效匹配數(shù)字技術(shù)應用，加速工業(yè)企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升勞動生產(chǎn)率。人力資本水平差異可能會導致數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響存在 “門檻”效應，即當人力資本達到一定程度后，其會增強數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進作用。基于此，本文提出假設：

假設2：數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率存在基于人力資本的非線性影響。

2 研究設計

2.1 模型設定與變量選取

2.1.1 計量模型

本文采用2013～2020年中國30個省（區(qū)、市）（考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，不含西藏和港、澳、臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，實證研究數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響，計量模型設定如下：

其中，i表示地區(qū)（省（區(qū)、市）），t表示時間（年份），β為待估參數(shù)，CVit為控制變量，εit為隨機擾動項。

為了進一步檢驗數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的非線性影響，本文采用門檻模型進行非線性檢驗，構(gòu)建如下模型：

其中，eduit為門檻變量人力資本，γ為門檻值，I（·）為示性函數(shù)，當括號中表達式為假時，取值為0，否則取值為1。

2.1.2 變量選取

（1）被解釋變量：工業(yè)勞動生產(chǎn)率水平（ilp）。勞動生產(chǎn)率指勞動者生產(chǎn)產(chǎn)品的效率，用單位勞動投入的產(chǎn)出表示。基于數(shù)據(jù)可獲得性，本文采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)全員勞動生產(chǎn)率，即規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的增加值除以平均用工人數(shù)來衡量，并以2013年為基期，用生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)對增加值進行平減。規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值數(shù)據(jù)由于不可獲得，用總工業(yè)增加值代替。

（2）解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟，由本文構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)（dedi）衡量。按照現(xiàn)有研究中對數(shù)字經(jīng)濟的定義，數(shù)字經(jīng)濟涉及多個方面，并不是單個指標可以衡量的，學者們對數(shù)字經(jīng)濟的測度也都是構(gòu)建由多維指標組成的綜合指數(shù)。基于本文對數(shù)字經(jīng)濟的研究主要集中在應用層面，依據(jù)科學性、層次性及數(shù)據(jù)的可獲得性等原則，本文構(gòu)建了以數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個一級指標為基礎的數(shù)字經(jīng)濟指標體系，共選取7個變量，具體如表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標體系

（3）控制變量：本文考慮了行業(yè)集中度、環(huán)境規(guī)制強度、政府參與程度和道路基礎設施投入強度。行業(yè)集中度（ic）有利于實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，提高勞動生產(chǎn)率，用工業(yè)企業(yè)平均規(guī)模，即工業(yè)增加值與工業(yè)企業(yè)單位數(shù)之比衡量。環(huán)境規(guī)制的實施能夠促進本地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，優(yōu)化勞動生產(chǎn)率，環(huán)境規(guī)制強度（eri）用工業(yè)污染治理投資額占增加值的比重度量[13]。政府財政自由度（gi）直接影響勞動生產(chǎn)率，采取地方財政一般預算內(nèi)支出占GDP的比值衡量政府參與程度。道路基礎設施的改善不僅可以降低交易成本，還可以促進創(chuàng)新要素和人力資本的流動，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，從而提高勞動生產(chǎn)率。參考劉強和李澤錦（2021）[14]的研究，采用單位面積內(nèi)的鐵路和等級公路里程數(shù)表示道路基礎設施投入強度（road）。

基于前文選取的變量，考慮到不同變量之間存在數(shù)量級差異，為保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和消除模型中的異方差，對被解釋變量和控制變量做對數(shù)處理，設定基準回歸模型如下：

2.2 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)測度方法

確定數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)不僅需要選取可獲得的具體指標，還需要賦予相關指標權(quán)重。由于各指標值之間的量綱存在很大差異，無法直接進行橫向比較和加權(quán)求和，需要進行標準化處理消除這些差異，才能保證最終測算指數(shù)的準確。

首先，對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理：

其中，xθij表示第θ年省（區(qū)、市）i的第j個指標，maxxj和minxj分別為第j項指標下的最大值和最小值，yθij為無量綱化的結(jié)果。在對數(shù)據(jù)進行正規(guī)化處理后，參照張雪玲和焦月霞（2017）[15]、王娟娟和佘干軍（2021）[16]的研究利用熵值法確定每個指標的權(quán)重。

確定第j項指標下yθij所占比重ωθij：（假設年份跨度為d，省（區(qū)、市）數(shù)量為n）

計算第j項指標的熵值ej：

計算第j項指標的差異性系數(shù)dj：

確定指標權(quán)重ψj：（假設指標數(shù)量為m）

最后，基于標準化指標yθij及確定的指標權(quán)重ψj，計算數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)dedi：

具體指標內(nèi)容及權(quán)重如表1所示。

2.3 數(shù)據(jù)說明

本文的研究樣本是2013～2020年30個省級區(qū)域（考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，不含西藏和港、澳、臺地區(qū)），數(shù)據(jù)來源于各省（區(qū)、市）歷年統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局和國泰安數(shù)據(jù)庫。受新冠肺炎疫情影響，2020年的數(shù)據(jù)略有波動但處于正常變動范圍內(nèi)，對研究結(jié)論影響不大。

3 實證檢驗

3.1 基準回歸結(jié)果分析

本文采用固定效應估計數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。同時，為了考察數(shù)字經(jīng)濟分解指標對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響，在原模型的基礎上分別討論數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（indus）、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（dig）兩個分解指標對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。回歸結(jié)果如表3所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計

表3 基準回歸結(jié)果

續(xù) 表

從列（1）的回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的系數(shù)是0.258，且在5%的水平上顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對工業(yè)勞動生產(chǎn)率具有顯著的促進作用，假設1得到驗證。列（2）、（3）的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟分解指標對工業(yè)勞動生產(chǎn)率都具有顯著的促進作用，并且從系數(shù)可以看出，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進作用大于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化可以有效改造和賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，充分發(fā)揮 “數(shù)字”作為新生產(chǎn)要素的巨大潛力，為傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供創(chuàng)新動力，極大提高生產(chǎn)效率。

對于控制變量，各個模型的回歸結(jié)果基本一致，行業(yè)集中度對工業(yè)勞動生產(chǎn)率有顯著的促進作用，政府參與程度對工業(yè)勞動生產(chǎn)率有較為顯著的負向影響，環(huán)境規(guī)制強度和道路設施投入強度對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響不顯著。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

為保證實證結(jié)果的穩(wěn)定性，參考李慧泉和簡兆權(quán)（2022）[17]的做法，使用主成分分析對數(shù)字經(jīng)濟各項指標進行處理，重新得到一個新的評價指數(shù)，替換原解釋變量進行回歸分析。結(jié)果如表4的列（1）所示，數(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)仍顯著為正，從而進一步證明基準回歸的結(jié)果具有穩(wěn)健性。

3.3 內(nèi)生性問題

前文已經(jīng)通過雙固定效應回歸消除了部分內(nèi)生性問題，針對仍然可能存在的由于雙向因果和遺漏變量造成的內(nèi)生性問題，本文采用工具變量法試圖緩解。

借鑒 Bartik（2009）[18]的做法，構(gòu)建工具變量bartik（滯后1階的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)dedii（t-1）與數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)在時間上的一階差分Δdedit的乘積），然后進行工具變量估計。bartik反映的是各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟按照全國數(shù)字經(jīng)濟增長率進行增長得到的預測值。由于全國層面的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展基本不會受到某個地區(qū)發(fā)展的影響，因而全國層面數(shù)字經(jīng)濟的變化相對于各地區(qū)而言是外生的，bartik工具變量可以減弱反向因果造成的內(nèi)生性問題[19]。對于可能存在的遺漏變量，只要外生沖擊對某個地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響與全國層面的數(shù)字經(jīng)濟不存在顯著相關，bartik工具變量就是有效的[20]。

表4的列（2）為工具變量的回歸結(jié)果。其中，K-P LM統(tǒng)計量的P值為0.074，拒絕 “工具變量識別不足”的原假設，K-P Wald F統(tǒng)計量為39.948，大于10%水平的臨界值16.38，拒絕“工具變量弱識別”的原假設，通過了弱工具變量檢驗。這表明構(gòu)建bartik作為工具變量是合理的，能夠緩解一定的內(nèi)生性問題。回歸結(jié)果中數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的系數(shù)與基準模型結(jié)果一致，都顯著為正，進一步證實了數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的正向促進作用。

3.4 非線性檢驗

為了考察數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的非線性影響，本文運用面板門檻模型進行檢驗，人力資本為門檻變量。首先對門檻變量進行檢驗，結(jié)果如表5所示，單門檻效應結(jié)果較為顯著，雙門檻和三門檻結(jié)果均不顯著。因此，本文基于單門檻模型進行分析，門檻值為8.2826。為了更加清晰地判斷門檻值是否為真實值以及置信區(qū)間的分布情況，本文做出以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)為門檻變量的似然比（LR）趨勢圖，如圖1所示。

表5 門檻效應檢驗結(jié)果

圖1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的門檻值估計圖

對模型（2）采用單門檻模型進行估計，結(jié)果如表4列（3）所示。當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)低于門檻值8.2826時，系數(shù)為1.57，高于門檻值時，系數(shù)為0.28，這表示當人力資本超過門檻值時，數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進作用有所減弱。這與假設不相符，原因可能在于，人力資本水平較低的地區(qū)，其經(jīng)濟發(fā)展水平也比較低，勞動生產(chǎn)率有較大的提升空間，數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進作用比較明顯。這也進一步表明，數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)產(chǎn)業(yè)的融合還不夠深入，在人力資本水平較高、發(fā)展已經(jīng)達到一定水平的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升作用尚不顯著，數(shù)字經(jīng)濟在我國工業(yè)領域的應用還有很廣闊的發(fā)展前景。

4 結(jié)論與啟示

目前中國的數(shù)字經(jīng)濟正處于快速發(fā)展階段，這對工業(yè)提質(zhì)增效、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展有著深遠的影響。本文在對各省（區(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測度的基礎上，運用固定效應模型和門檻回歸模型，實證研究數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明：（1）數(shù)字經(jīng)濟對提升工業(yè)勞動生產(chǎn)率具有顯著的促進作用，并且其分解指標數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化不同程度地促進工業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的促進水平高于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化；（2）數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率存在基于人力資本的非線性影響，并且有顯著的單門檻效應，當人力資本達到一定水平時，數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升作用有所減弱。

基于以上結(jié)論，提供一些政策啟示：（1）大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，壯大電子信息制造業(yè)、軟件業(yè)、電信業(yè)等數(shù)字化產(chǎn)業(yè)；（2）深入推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動生產(chǎn)運營智能化、靈活化，有效提高傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的利用效率，促進工業(yè)化和信息化更深層次融合，為工業(yè)企業(yè)提質(zhì)增效賦能； （3）依托國家重點研發(fā)計劃，加強產(chǎn)學研協(xié)同攻關，加快突破關鍵技術(shù)，提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級的關鍵核心技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)能力。